9 意図に絞ったら 38MB で足りた — 30M のモデルをゼロから学習した実測

特定のタスク（9意図の意図分類＋関数呼び出し）に絞ることで、30Mパラメータの小規模モデルをゼロから学習し、高い精度を達成した事例。汎用巨大モデルAPI利用の代替案として、タスク特化型小規模モデルの有効性を示唆している。学習時間とリソース効率の観点も提供。

• 9つの意図に特化することで30Mパラメータの小規模モデルで38MBに収まることが判明した。
• 特定のタスクに絞った小規模モデルのゼロからの学習事例が報告されている。
• 汎用巨大モデルAPI利用の代替となりうる、タスク特化型小規模モデルの有効性を示唆している。
• 学習時間とリソース効率の観点からの実測データが提供されている。